【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑施工方法，具体为从一种基于人工智能技术的人工塑石设计施工方法。
技术介绍
1、在现代风景园林设计中，景石是一种常见的景观元素，广泛应用于公园、绿地、广场等公共空间中，用以模拟自然环境，营造出具有艺术效果的自然景观。然而，随着对环境保护要求的提高，天然景石的开采和使用受到越来越多的限制和约束。天然景石不仅成本高昂，运输和安装困难，其大规模开采还会对自然环境造成不可逆的破坏。因此，人工塑石作为天然景石的替代品，逐渐成为景观设计中一种重要的选择。
2、人工塑石相比于天然景石，具有以下几个显著优势：
3、可塑性强：人工塑石可以根据设计要求定制外观、颜色、质感等，塑造出各种形状和纹理，突破了天然景石在形状和大小上的局限性。
4、环保和可持续性：人工塑石使用混凝土、钢筋等材料，避免了对自然资源的破坏，有助于推动绿色可持续的园林建设。
5、施工灵活：由于人工塑石可以根据具体项目进行定制设计和分段施工，其运输和安装过程更加便捷，适用于多种不同的施工环境。
6、成本控制：人工塑石的材料来源广泛且价格相对较低，与天然景石相比，能更好地控制项目整体成本。
7、尽管人工塑石具备上述优点，但传统的人工塑石设计与施工方法也存在显著的局限性，主要体现在以下几个方面：
8、(1)设计过程依赖于手工经验：传统的人工塑石设计高度依赖设计师的经验与个人感悟，设计师需要通过大量的实地采风、摄影、手绘等方式来收集设计素材，并根据记忆和经验进行构思。这种方式不仅费时费力，
9、(2)设计与施工的衔接不紧密：在传统设计流程中，设计师生成的二维设计图纸难以直接用于施工。二维图纸无法提供足够的施工信息，如支撑结构、材料用量、细部造型等，因此工程师在施工阶段常需根据二维图纸估算钢结构的尺寸和形状，导致材料浪费、造型不精确，且整体施工效率较低。尤其在涉及到大体量的复杂造型时，施工过程中的误差很难避免。
10、(3)施工精度和效率问题：在没有精确的三维模型指导下，施工阶段通常依赖手工经验来搭建支撑结构和塑造细部造型，无法实现精确的钢筋加工、支撑结构设计及混凝土浇筑。传统施工方法不仅效率低下，而且造型的还原度较差，很难完全呈现出设计图纸中的细节效果。
11、(4)设计和施工全生命周期的割裂：设计阶段和施工阶段往往是分离的，设计师和施工方需要通过多次沟通和修改来协调设计与实际施工中的问题，这导致了项目周期延长，并且容易出现设计方案无法完全落地的情况，最终效果可能与预期差异较大。
12、针对这些问题，人工智能技术的引入为人工塑石设计和施工提供了全新的解决方案。近年来，随着深度学习、生成对抗网络(gan)、三维建模等ai技术的发展，ai已经在图像生成、三维重建、自动化设计等领域展现出强大的潜力。
13、基于上述背景，本专利技术提出了一种基于人工智能技术的人工塑石设计施工方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于针对现有技术的不足之处，提供一种基于人工智能技术的人工塑石设计施工方法，以解决
技术介绍
中所提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人工智能技术的人工塑石设计施工方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
3、步骤1：在设计阶段，通过撰写提示词，运用ai文生图功能生成大量人工塑石的概念意向图；
4、步骤2：从已有的景石图集中筛选符合设计要求的目标图片；
5、步骤3：使用ai图生图功能，将设计目标图片与生成的概念图进行多轮融合，形成多个方案图片；
6、步骤4：选定最优方案图片，并通过ai生成对应的三维模型；
7、步骤5：利用三维模型生成支撑钢架、造型钢筋网、混凝土衬网的三维结构模型；
8、步骤6：在施工阶段，根据三维模型进行钢筋网加工、混凝土浇筑和细部雕刻。
9、作为本专利技术优选的技术方案，在步骤1中撰写的提示词包含人工塑石的长宽比例、造型特点、周围环境及颜色质感的描述，以便生成符合实际要求的概念意向图。
10、作为本专利技术优选的技术方案，步骤3中的多图融合使用了基于生成对抗网络(gan)的图像融合算法，其公式为：
11、g(z)＝t(z)·α+(1-α)·d(x)
12、其中，g(z)是生成的图像，t(z)是ai生成的概念意向图，d(x)为设计目标图，α为图像融合的权重参数，通过多次迭代优化。
13、作为本专利技术优选的技术方案，多轮融合过程中，权重参数α随着每轮迭代的进行逐渐增大，使得最终生成的方案图片更加接近设计目标图。
14、作为本专利技术优选的技术方案，步骤5中采用了基于深度学习的三维重建算法，将二维方案图片转换为三维模型，其算法公式为：
15、f(x,y)＝relu(w1·σ(w2·p(x,y)))
16、其中，f(x,y)表示三维坐标点的输出，p(x,y)为二维平面图像的像素坐标，w1,w2为权重矩阵，σ为非线性激活函数。
17、作为本专利技术优选的技术方案，生成的三维模型包括支撑钢架、造型钢筋网和混凝土衬网三部分结构模型，采用逐层挤出技术从外到内生成三维网格。
18、作为本专利技术优选的技术方案，步骤5生成的三维网格模型中，每层造型钢筋网和混凝土衬网的孔径和密度依据塑石结构强度需求自动调整，具体为：最外层为孔径25mm大眼鸡笼衬网，中间层为200mm×200mm的矩形钢筋网格，内层为孔径4mm小眼菱形衬网。
19、作为本专利技术优选的技术方案，步骤6中塑石的支撑钢架和钢筋网通过三维模型生成的cad图纸进行现场加工，采用自动钢筋弯折机对钢筋进行加工，并根据编号焊接成完整的造型钢筋网片。
20、作为本专利技术优选的技术方案，步骤9中在结构混凝土表面进行雕刻时，基于al生成的三维模型进行细部雕刻，并按照设计方案中的色彩信息对表面进行上色处理。
21、作为本专利技术优选的技术方案，整个设计施工过程采用了数据驱动的智能反馈机制，实时调整三维模型的生成和施工方案，以确保最终效果符合设计需求。
22、与现有技术相比，本专利技术一种基于人工智能技术的人工塑石设计施工方法用于实践应用，取得的有益效果是：
23、1.本专利技术通过引入人工智能技术，设计师可以快速生成大量的概念意向图，极大地丰富了设计方案的选择。ai图像融合技术能够实现多轮方案优化，逐步接近设计目标，从而避免了传统手工设计的局限性。设计效率的提升不仅缩短了设计周期，还增加了设计的多样性和创新性，特别适合复杂的景观项目。
24、2.本专利技术利用ai生成的三维模型，设计与施工无缝衔接，解决了传统二维图纸难以直接用于施工的难题。三维模型包含了详细的支撑钢架、钢筋网和混凝土衬网的结本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能技术的人工塑石设计施工方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的人工塑石设计施工方法，其特征在于，在步骤1中撰写的提示词包含人工塑石的长宽比例、造型特点、周围环境及颜色质感的描述，以便生成符合实际要求的概念意向图。
3.根据权利要求1所述的人工塑石设计施工方法，其特征在于，步骤3中的多图融合使用了基于生成对抗网络(GAN)的图像融合算法，其公式为：
4.根据权利要求3所述的人工塑石设计施工方法，其特征在于，多轮融合过程中，权重参数α随着每轮迭代的进行逐渐增大，使得最终生成的方案图片更加接近设计目标图。
5.根据权利要求1所述的人工塑石设计施工方法，其特征在于，步骤5中采用了基于深度学习的三维重建算法，将二维方案图片转换为三维模型，其算法公式为：
6.根据权利要求5所述的人工塑石设计施工方法，其特征在于，生成的三维模型包括支撑钢架、造型钢筋网和混凝土衬网三部分结构模型，采用逐层挤出技术从外到内生成三维网格。
7.根据权利要求1所述的人工塑石设计施工方法，其特征在于，步
8.根据权利要求1所述的人工塑石设计施工方法，其特征在于，步骤6中塑石的支撑钢架和钢筋网通过三维模型生成的CAD图纸进行现场加工，采用自动钢筋弯折机对钢筋进行加工，并根据编号焊接成完整的造型钢筋网片。
9.根据权利要求1所述的人工塑石设计施工方法，其特征在于，步骤6中在结构混凝土表面进行雕刻时，基于Al生成的三维模型进行细部雕刻，并按照设计方案中的色彩信息对表面进行上色处理。
10.根据权利要求1所述的人工塑石设计施工方法，其特征在于，整个设计施工过程采用了数据驱动的智能反馈机制，实时调整三维模型的生成和施工方案。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能技术的人工塑石设计施工方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的人工塑石设计施工方法，其特征在于，在步骤1中撰写的提示词包含人工塑石的长宽比例、造型特点、周围环境及颜色质感的描述，以便生成符合实际要求的概念意向图。
3.根据权利要求1所述的人工塑石设计施工方法，其特征在于，步骤3中的多图融合使用了基于生成对抗网络(gan)的图像融合算法，其公式为：
4.根据权利要求3所述的人工塑石设计施工方法，其特征在于，多轮融合过程中，权重参数α随着每轮迭代的进行逐渐增大，使得最终生成的方案图片更加接近设计目标图。
5.根据权利要求1所述的人工塑石设计施工方法，其特征在于，步骤5中采用了基于深度学习的三维重建算法，将二维方案图片转换为三维模型，其算法公式为：
6.根据权利要求5所述的人工塑石设计施工方法，其特征在于，生成的三维模型包括支撑钢架、造型钢筋网和混凝土衬网三部分结构模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：董则奉，张心宇，陈理民，张朱虹，
申请(专利权)人：上海园林集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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